Libro de resúmenes - Encuentro Científico Internacional

confianza de 95%.
Para validar los resultados se ha utilizado la base de datos OISST y la TSM / MODIS. La
validación de los resultados para el NOAA-18 da un error de sesgo de -1.40 °C, un
coeficiente de correlación r = 0.87 y un RMSD de 1.67 °C y para el METOP-2 un error de
sesgo de -0.97 °C, un coeficiente de correlación r =0.94 y un RMSD de 1.15 °C.
Palabras claves: Temperatura de la Superficie del Mar, AVHRR, NOAA, OISST, MODIS.
Ciencias de la Tierra, atmósfera y espacio
Modelo de inicio de la sequía en el Perú y en la costa norte usando los índices ENOS
y los índices de vegetación del AVHRR / NOAA
Joel Rojas Acuña 1,a , Eleazar Rufasto Campos 2 , José Carlos Eche Llenque 1 , y
Flavio Carrillo Gomero 3
1 Facultad de Ciencias Físicas, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima Perú
2 Facultad de Agronomía, Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo – Lambayeque, Perú
3 Facultad Ingeniería Electrónica y Eléctrica, Universidad Nacional Mayor de San Marcos,
Lima Perú
Resumen
Se propone un modelo de predicción de inicio de la sequía en el Perú y la costa norte
utilizando la serie de tiempo de los promedios mensuales de las imágenes NDVI - AVHRR -
NOAA, los índices El Niño Oscilación Sur (ENOS), y la técnica de regresión lineal múltiple.
Se obtuvieron la serie de tiempo de los promedios mensuales de las anomalías
estandarizadas de los índices NDVI y ENOS en el periodo de julio de 1981 a diciembre
2003. La evolución mensual del NDVI en el año 2000 en todo Perú muestra que los meses
de sequía comienzan en agosto y terminan en diciembre. El NDVI promedio de todo Perú
varía de 0.0 (suelo desnudo) a 0.7 (suelo vegetado). La desviación estándar del NDVI
muestra que en la costa norte varía menos en comparación con la sierra y la selva.
Palabras clave: NDVI, NOAA, Sequía, Índices ENOS.
Ciencias de la Tierra, atmósfera y espacio
Estimación de la salinidad del suelo usando imágenes de satélite en la Región de
Lambayeque – Perú
Rodil Leodan Córdova Núñez 1 , Eleazar Manuel Rufasto Campos 1 , y Joel Rojas Acuña 2
1 Laboratorio de Suelos – Departamento de Suelos. Facultad de Agronomía,
Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo, Lambayeque, Perú
2 Laboratorio de Teledetección – Departamento de Física Interdisciplinaria. Facultad
de Ciencias Físicas, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú
Resumen
El objetivo del trabajo fue estimar la salinidad del suelo a partir de la reflectancia obtenida
de las imágenes de las bandas del sensor ETM del satélite Landsat-7 y su relación con los